Hive数据倾斜原因和解决办法（Data Skew）什么是数据倾斜（Data Skew）？数据倾斜是指在原本应该并行处理的数据集中，某一部分的数据显著多于其它部分，从而使得该部分数据的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。假设数据分布不均匀，某个key对应几十万条数据，其他key对应几百条或几十条数据，那么在处理数据的时候，大量相同的key会被分配（partition）到同一个分区里，造成"一个人累死
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2023-07-14 14:43:47
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数据倾斜的直白概念：数据倾斜就是数据的分布不平衡，某些地方特别多，某些地方又特别少，导致的在处理数据的时候，有些很快就处理完了，而有些又迟迟未能处理完，导致整体任务最终迟迟无法完成，这种现象就是数据倾斜。针对mapreduce的过程来说就是，有多个reduce，其中有一个或者若干个reduce要处理的数据量特别大，而其他的reduce处理的数据量则比较小，那么这些数据量小的reduce很快就可以完
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2023-07-14 11:55:04
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平常工作中我们在使用hive处理业务问题的时候不可避免的会遇到数据倾斜的问题，数据倾斜的本质就是key的分布不均匀，导致分到不同reduce上的数据量差距或大或小，当数据量差距过大的时候就造成了数据倾斜，使得某一个reduce的负担过大，导致任务迟迟不能完成。主要原因1.key分布不均匀。2. map端数据倾斜，输入文件过多，并且大小不统一。3. reduce端数据倾斜，分区器存在问题。4.业务数
1.什么是数据倾斜某些地方特别多，某些地方又特别少，导致的在处理数据的时候，有些很快就处理完了，而有些又迟迟未能处理完，导致整体任务最终迟迟无法完成，这种现象就是数据倾斜。数据倾斜就是由于数据的"分布不平衡"，导致mapreduce的任务的多个reduce中，其中有一个或者若干个reduce要处理的数据量特别大，而其他的reduce处理的数据量则比较小，那么这些数据量小的reduce很快就可以完成
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2023-07-12 13:06:28
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一、数据倾斜的定义数据倾斜是指在并行进行数据处理的时候，由于单个partition的数据显著多余其他部分，分布不均匀，导致大量数据集中分布到一台或者某几台计算节点上，使得该部分的处理速度远低于平均计算速度，成为整个数据集处理的瓶颈，从而影响整体计算性能。二、几种数据倾斜的解决方案1、空值引发的数据倾斜在数据采集时，判断导致数据倾斜的key是不是提前过滤掉了。在inner join，也就是使用内连接
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2023-07-24 15:39:43
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目录1、常见的Hive调优方式1.1 本地模式1.2 JVM重用1.3 并行执行1.4 严格模式1.5 采用压缩和适当的文件格式1.6 合理设置map和reduce数量1.7 合理使用分区表和分桶表1.8 explain执行计划2、数据倾斜2.1 产生原因2.2 解决方法 1、常见的Hive调优方式1.1 本地模式Hive支持将作业自动转换为本地模式运行
当要处理的数据很小时，完全分布式模
今天被问到hive的数据倾斜，觉得自己对这块理解比较欠缺，某度了一下进行深入学习：hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况，使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住，最后的１%花了几个小时都没跑完，这种情况就很可能是数据倾斜的原因，解决方法要根据具体情况来选择具体的方案１、join的key值发生倾斜，key值包含很多空值或是异常值这种情况可以对异常值赋一个随机值来分散key如：select
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2023-07-12 10:59:27
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在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的
什么是数据倾斜 对于集群系统，一般缓存是分布式的，即不同节点处理一定范围的缓存数据。 如果缓存数据的分散度不够，导致大量的缓存数据集中到了一台或者少数几台的服务器节点上，称为数据倾斜。 数据倾斜的表现 mapreduce执行时，大部分reduce节点执行完毕，但是只有少数几个reduce执行很慢（卡 ...
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2021-08-08 12:52:00
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一、概念数据处理中的数据倾斜：个人理解，在数据处理的MapReduce程序中，由于数据的特殊性，数据中存在大量相同key的数据，根据业务需求需要对这个key进行分区操作（group by/join）时，在map的partition阶段将大数据量的相同key的数据全部分配到同一个Reduce，导致Reduce的节点数据量分配极度不均衡的现象，称为数据倾斜。 数据倾斜有哪些表现：最直观的表现
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2023-08-18 23:30:30
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数据倾斜是进行大数据计算时常见的问题。主要分为map端倾斜和reduce端倾斜，map端倾斜主要是因为输入文件大小不均匀导致，reduce端主要是partition不均匀导致。在hive中遇到数据倾斜的解决办法：一、倾斜原因：map端缓慢，输入数据文件多，大小不均匀当出现小文件过多，需要合并小文件。可以通过set hive.merge.mapfiles=true来解决。set hive.map.a
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2023-07-12 19:44:19
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数据倾斜的原因很大部分是join倾斜和聚合倾斜两大类一、Hive倾斜之group by聚合倾斜原因： 分组的维度过少，每个维度的值过多，导致处理某值的reduce耗时很久； 对一些类型统计的时候某种类型的数据量特别多，其他的数据类型特别少。当按照类型进行group by的时候，会将相同的group by字段的reduce任务需要的数据拉取到同一个节点进行聚合，而当其中每一组的数据量过大时，会出现其
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2023-07-13 15:27:25
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在做Shuffle阶段的优化过程中，遇 到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些 Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段 的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据
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2023-09-11 13:14:31
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数据倾斜 在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何
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2023-07-12 19:46:51
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数据倾斜的原因
1、操作：
关键词 情形 后果
Join 其中一个表较小，
但是key集中 分发到某一个或几个Reduce上的数据远高于平均值
大表与大表，但是分桶的判断字段0值或空值过多 这些空值都由一个reduce处理，灰常慢
group by group by 维度过小，
某值的数量过多 处理某值的reduce灰常耗时
Count Distinct 某特殊值过多 处理此特殊值的reduce耗
数据倾斜通常指hive根据key值hash分发到各个节点，相同的key值会分发到一个执行节点中，由于某些key值对应的数据量比其它key值的数据量大很多，导致某些执行节点的运行时间远大于其它节点，从而导致整个job执行时间较长。在hive中执行的sql会有map和reduce两个阶段，map阶段的数据倾斜主要为数据从磁盘读入内存时、join，reduce阶段数据倾斜主要有join、groupby、
原创
2019-04-15 19:11:57
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1、什么是数据倾斜？由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点2、Hadoop 框架的特性 A、不怕数据大，怕数据倾斜 B、Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低，如子查询比较多 C、 sum,count,max,min 等聚集函数，通常不会有数据倾斜问题3、主要表现任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近，查看任务监控页面，发现只有少量 reduce 子任务未完
数据倾斜1、什么是数据倾斜由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点2、数据倾斜的现象在执行任务的时候，任务进度长时间维持在99%左右，查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。
单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。最长时长远大于平均时长。3、数据倾斜的情况[外链图片转存
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2023-07-24 15:39:58
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1数据倾斜的原因 1.1操作： 关键词：Join 情形：其中一个表较小，但是key集中--->后果：分发到某一个或几个Reduce上的数据远高于平均值 情形：大表与大表，但是分桶的判断字段0值或空值过多--->后果：这些空值都由一个reduce处理，灰常慢关键词：group by 情形：group by 维度过小，某值的数量过多--->后果：处理某值的reduce灰常
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2023-07-12 21:52:19
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hive数据倾斜描述hive 中产生数据倾斜的原因数据倾斜解决办法大小表joingroup bycount(distinct ...)参数调节 描述数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一。当我们在执行 Hivez 语句或者运行MapReducejob时候，如果遇到一直卡在map100%，reduce99%一般就 是遇到了数据倾斜。在进行分布式计算的时候，某些节点的计算能力比较强或者需要计
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2023-07-13 15:27:03
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